台積電辦「2024 IMC DAY」 元智大學優化LLM、奪銀銅雙獎李琦瑋 (2024-12-10 10:54:45)

台積電日前舉辦「2024 IMC DAY」競賽，元智大學工業工程與管理系教授孫天龍指導大四學生楊予溱及研究生吳昱霖，分別以「LLM應用於同分受測者平衡能力差異分析」及「應用LLM開發AI助手偵測不適當操作」2項研究，奪得銀獎及銅獎。

記者／李琦瑋

台積電日前舉辦「2024 IMC DAY」競賽，元智大學工業工程與管理系教授孫天龍指導大四學生楊予溱及研究生吳昱霖，分別以「LLM應用於同分受測者平衡能力差異分析」及「應用LLM開發AI助手偵測不適當操作」2項研究，奪得銀獎及銅獎。

「2024 IMC DAY」旨在讓對半導體產業感興趣的學生深入了解台積電如何運用AI、機器學習及IT技術來實現卓越製造，活動包括專題演講、大師交流，以及以AI應用為主題的競賽挑戰。

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元智大學指出，本次競賽主題為「與AI對話—進階提示工程挑戰」，參賽者需設計並優化大語言模型（LLM）的提示詞，運用創意和技術解決不同問題。楊予溱及吳昱霖，分別以「LLM應用於同分受測者平衡能力差異分析」及「應用LLM開發AI助手偵測不適當操作」2項研究成功進入複賽前9強，最終分別榮獲銀獎及銅獎殊榮。

元智大學表示，獲得銀獎的楊予溱，研究著重於設計適合多模態大語言模型ChatGPT-4的輸入影像與提示詞，用於分析長輩平衡測試中的動作品質差異；輸入影像設計包括影片每秒第一幀的畫面組合圖，以及肩膀與髖部關鍵點左右搖晃的散布圖。

楊予溱說，提示詞涵蓋角色設定、目標描述、評估方式、操作步驟及忽略元素等，引導模型解讀影像，實現對動作品質的精準分析。

吳昱霖的研究聚焦於生產現場人員不當操作（Miss Operation, MO）的辨識。

傳統的影像辨識方法需依賴大量訓練數據及程式開發技能，應用難度較高。吳昱霖指出，該研究利用LLM的影像解釋能力，讓管理人員無需收集龐大數據或具備Python開發技能，即可透過提示詞設計，引導模型分析CCTV影像，快速辨識不當操作，提升現場管理效率。

孫天龍表示，此次競賽不僅展現學生們在AI與提示工程領域的創新思維，更體現他們將理論應用於實務的能力。2位得獎者的成果也突顯了大型語言模型在跨領域應用中的潛力，元智大學將持續培養具備專業知識與創新能力的優秀人才，助力學生在產業中脫穎而出。

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